k近邻算法api初步使用

1 Scikit-learn工具介绍

 

• Python语言的机器学习工具
• Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现
• Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API
• 目前稳定版本0.19.1

1.1 安装

pip3 install scikit-learn==0.19.1

安装好之后可以通过以下命令查看是否安装成功

import sklearn

• 注：安装scikit-learn需要Numpy, Scipy等库

1.2 Scikit-learn包含的内容

• 分类、聚类、回归
• 特征工程
• 模型选择、调优

2 K-近邻算法API

• sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
  • n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数

3 案例

3.1 步骤分析

• 1.获取数据集
• 2.数据基本处理（该案例中省略）
• 3.特征工程（该案例中省略）
• 4.机器学习
• 5.模型评估（该案例中省略）

3.2 代码过程

• 导入模块

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

• 构造数据集

x = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]

• 机器学习 -- 模型训练

# 实例化API
estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
# 使用fit方法进行训练
estimator.fit(x, y)
estimator.predict([[1]])